基于高光谱数据预测土壤碱化程度最佳模型及其影响因素的研究

编号 zgly0000888806

文献类型 期刊论文

文献题名 基于高光谱数据预测土壤碱化程度最佳模型及其影响因素的研究

学科分类 220.1040;森林土壤学

作者 王凯龙  熊黑钢  张芳 

作者单位 新疆大学资源与环境科学学院  教育部新疆绿洲生态重点实验室  北京联合大学应用文理学院 

母体文献 土壤 

年卷期 2014(3)

页码 544-549

年份 2014 

关键词 实测光谱  土壤pH  最佳波段 

文摘内容 为快速准确地估测土壤碱化程度,对实测波段范围为400~900 nm的土壤光谱数据进行了波段差、波段比、波段归一化3种预处理,采用偏最小二乘法(PLSR)建立了不同波段范围的土壤pH的预测模型,并利用测试集数据对模型进行精度检验。结果表明:采用归一化、波段比2种方式对原始光谱进行预处理,可有效地增强光谱与土壤pH的相关性,并抑制干扰信息,其中归一化最优。虽然可见光波段范围(400~750 nm)所建立的预测模型与全波段(400~900 nm)预测模型R2相同,但其RMSEP比全波段减少了0.059,RPD提高了0.2,说明该波段范围包括了反映土壤pH的大部分信息,是建立其预测模型的优势波段。